过去的生物调查习惯于在温室和田地进行，现在已经可以通过计算机运算进行，海量的基因信息流可以在云端被创造和分析，同时进行假设验证、试验规划、定义和开发。在此之后，只需要有相对很少一部份作物经过一系列的实际大田环境验证。这样一来育种家就可以高效确定品种的适宜区域和抗性表现。这项新技术的发展不仅有助于更低成本更快的决策，而且能探索很多以前无法完成的事。
传统的生物工程工具已经研究出具有抗旱、抗药、抗除草剂的作物。通过持续发展，将进一步提高作物质量、减少经济成本和环境风险。作物开发出的新产品将有利于农民和消费者，例如高钙胡萝卜、抗氧化剂番茄、抗敏坚果、抗菌橙子、节水型小麦、含多种营养物质的木薯等。
以数据驱动的精准农业操作
农业很复杂，作物、土壤、气候以及人类活动等各种要素相互影响。在近几年，种植者通过选取不同作物品种、生产投入量和环境，在上百个农田、土壤和气候条件下进行田间小区试验，就能将作物品种与地块进行精准匹配。
如何获得环境和农业数据？通过遥感卫星和无人机可以管理地块和规划作物种植适宜区，预测气候、自然灾害、病虫害、土壤墒情等环境因素，监测作物长势，指导灌溉和施肥，预估产量。随着GPS导航能力和其他工业技术的提高，生产者们可以跟踪作物流动，引导和控制设备，监控农田环境，精细化管理整个土地的投入，大大提高了生产力和盈利能力。
数据快速积累的同时，如果没有大数据分析技术，数据将会变得十分庞大和复杂。数据本身并不能创造价值，只有通过有效分析，才能帮助种植者做出有效决策。曾在美国航空航天局从事多年遥感数据分析的张弓博士指出，“大数据分析的技术核心是机器学习，快速、智能化、定制化地帮助用户获取数据，获得分析结果，进而做出种植决策，提高设施和人员使用效率。机器学习的另一个好处是，随着数据不断积累，分析算法将更准确，帮助农场做出更准确的决策。”张弓博士去年回国成立佳格数据，致力于通过遥感获取农业数据，帮助客户“知天而作”，利用气象、环境等数据来支持农业种植及上下游的决策。
大数据实现农产品可追溯
跟踪农产品从农田到顾客的过程有利于防止疾病、减少污染和增加收益。当全球供应链越来越长，跟踪和监测农产品的重要性也越来越强。大数据可以在仓库储存和零售商店环节提高运营质量。食品生产商和运输商使用传感技术、扫描仪和分析技术来监测和收集产业链数据。在运输途中，通过带有GPS功能的传感器实时监测温度和湿度，当不符合要求时会发出预警，从而加以校正。
销售点扫描能够在有问题或者需要召回食品，甚至在产品卖出后也可以采取即时、高效的应对措施。基因组工具和大数据分析技术也被用于发现食物为传播载体的病菌传播规律，进而预测爆发期。此类病菌的威力不可小觑，据调查，仅在美国每年就造成7600万人口感染，5000人死亡。同时，大数据可以减少产业链过程中的浪费现象，在发达国家市场中40%的食物都被丢弃，其中包括10%-15%的农产品。
大数据重组供应链
许多传统、安于现状的公司不能及时通过新技术来做出改变，因为快速变化需要公司文化、风格和运营方式给予支持。大型农业企业拥有大量的研发经费和机制，促使他们较容易地运用复杂技术开发出新产品。另外，对大部分公司的另一个挑战是复杂的定价策略不断演化，涉及层层分销商、经销商、打包销售、返利折让等一系列过程，造成产业链过程中价格不透明。谁能掌握此先机，谁就掌握了市场的主动权。
然而，正是有这些问题的存在，才给改变带来更多机会，就像谷歌改变了多个产业，而打车软件改变了人们的出行方式。